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基于先進模型的鋰離子電池充電控制（Advanced Model-Based Charging Control for Lithium-Ion Batteries）

基于先進模型的鋰離子電池充電控制（Advanced Model-Based Charging Control for Lithium-Ion Batteries）

定　價：￥158.00

作　者： 歐陽權,陳劍
出版社： 華中科技大學出版社
叢編項：
標　簽： 暫缺

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ISBN： 9787577207988 出版時間： 2024-06-01 包裝： 精裝
開本： 16開 頁數(shù)： 字數(shù)：  

內容簡介

　　可充電鋰離子電池因其能量密度高、循環(huán)壽命長、成本下降等優(yōu)點，已廣泛應用于從電動汽車到微電網等眾多行業(yè)的儲能領域。充電是鋰離子電池補充和儲存能量的重要過程，充電策略的好壞極大地影響著鋰離子電池的性能和壽命。用精確的數(shù)學模型進行分析和預測在充電過程中電池狀態(tài)的變化，基于先進模型的充電策略可以提供優(yōu)異的充電性能，如延遲電池壽命的退化。因此，研究基于先進模型的鋰離子電池充電控制策略具有重要的工程和學術價值?；诖耍緯鴮幕A理論到實際設計和應用，詳細介紹目前*先進的基于模型的鋰離子電池充電控制技術，特別是在電池建模、狀態(tài)估計和*優(yōu)充電控制方面。此外，還介紹了一些必要的設計考慮因素，如集中式和領導-追隨結構的電池組充電控制，為提高充電性能和延長電池/電池組的壽命提供了出色的解決方案。本書所提供的豐富的材料和知識，可以讓我們從理論設計到工程應用對電池充電控制技術有足夠的了解。

作者簡介

　　歐陽權，自動化學院講師，碩士生導師，博士畢業(yè)于浙江大學控制科學與工程專業(yè)，本科畢業(yè)與華中科技大學自動化專業(yè)。主要研究方向為無人機蜂群控制，無人機飛行控制，新能源系統(tǒng)集成與控制，智能控制，非線性控制等。發(fā)表相關SCI/EI論文27篇，授權專利1項，公開發(fā)明專利6項，其中包括8篇一作/學生一作國際*SCI期刊IEEE匯刊（1篇為高引論文）。主持國家自然基金青年項目1項，江蘇省雙創(chuàng)博士項目（世界名校類），浙江大學工業(yè)控制國家重點實驗室開放課題，曾參與包括國家自然基金重點項目，裝發(fā)等在內多個項目，指導本科生獲得全國大學生電子設計競賽（無人機組），中國機器人大賽等并獲獎。曾經獲得碩士研究生國家獎學金（2014）、博士研究生國家獎學金（2017）、浙江大學三好研究生（2014、2017）、浙江大學優(yōu)秀畢業(yè)生（2018）和浙江省普通高等學校優(yōu)秀畢業(yè)生（2018）等榮譽。 IEEE Membership， 中國自動化學會會員，IEEE PES 中國區(qū)技術委員會動力電池技術分委會理事。擔任IEEE Transactions on Industrial Electronics， IEEE Transactions on Industrial Informatics， IEEE/ASME Transactions on Mechatronics， IEEE Transactions on Vehicular Technology等國際*SCI期刊的審稿人。

圖書目錄

Contents
1 Introduction .................................................. 1 
1.1 Brief Introduction of Lithium-Ion Batteries . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 
1.1.1 Comparison with Other Commonly Used Batteries . . . . 1 
1.1.2 Applications of Lithium-Ion Batteries . . . . . . . . . . . . . . . . 2 
1.2 Format Comparison of Lithium-Ion Batteries . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 
1.3 Electrochemical Mechanism of Lithium-Ion Batteries . . . . . . . . . 6 
1.3.1 Composition of Lithium-Ion Batteries . . . . . . . . . . . . . . . 6 
1.3.2 Charging-Discharging Mechanism . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 
1.4 Motivation of Advanced Model-Based Battery Charging 
Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 
1.4.1 Non-model-based Charging Control . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 
1.4.2 Model-Based Charging Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 
2 Lithium-Ion Battery Charging Technologies: Fundamental 
Concepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 
2.1 Definitions Related to Battery Charging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 
2.1.1 Basic Performance Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 
2.1.2 State Indicators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 
2.2 Charging Objectives and Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 
2.2.1 Charging Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 
2.2.2 Safety-Related Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 
3 Lithium-Ion Battery Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 
3.1 Electrochemical Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 
3.1.1 Pseudo-Two-Dimensional Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 
3.1.2 One-Dimensional Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 
3.1.3 Single Particle Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 
3.2 Equivalent Circuit Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 
3.2.1 Rint Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 
3.2.2 Thevenin Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.2.3 PNGV Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 
4 Neural Network-Based State of Charge Observer 
for Lithium-Ion Batteries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 
4.1 Battery Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 
4.2 Neural Network-Based Nonlinear Observer Design 
for SOC Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 
4.2.1 Neural Network-Based Nonlinear Observer 
Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 
4.2.2 Convergence Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 
4.3 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 
4.3.1 Experiment for Parameter Extraction . . . . . . . . . . . . . . . . 42 
4.3.2 Experiments for SOC Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 
5 Co-estimation of State of Charge and Model Parameters 
for Lithium–Ion Batteries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 
5.1 Battery Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 
5.2 Co-estimation of Model Parameters and SOC . . . . . . . . . . . . . . . . 55 
5.2.1 On-line Battery Model Parameter Identification . . . . . . . 55 
5.2.2 Robust Observer for SOC Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . 59 
5.2.3 Summary of the Overall SOC Estimation Strategy . . . . . 62 
5.3 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 
5.3.1 Experimental Results for Battery Model Parameter 
On-line Identification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 
5.3.2 Experimental Results for SOC Estimation . . . . . . . . . . . . 68 
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 
6 User-Involved Battery Charging Control with Economic Cost 
Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 
6.1 Battery Model and Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 
6.1.1 Battery Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 
6.1.2 Safety-Related Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 
6.2 Charging Tasks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 
6.2.1 User-Involved Charging Task . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 
6.2.2 Economic Cost Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 
6.2.3 Energy Loss Reduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 
6.2.4 Multi-objective Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 
6.3 Optimal Battery Charging Control Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 
6.3.1 Optimal Charging Control Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . 83 
6.3.2 Optimal Charging Current Determined by Barrier 
Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 
6.4 Simulation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 
6.4.1 Charging Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
6.4.2 Comparison with Other Commonly Used 
Optimization Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 
6.4.3 Comparison with Charging Control Strategy 
without Economic Cost Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . 86 
6.4.4 Comparison with Charging Control Strategy 
Without Energy Loss Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 
6.4.5 Simulation Results for Different Weight Selections . . . . 88 
6.4.6 Simulation Results for Different User Demands . . . . . . . 89 
6.4.7 Comparison with Traditional CC-CV Charging 
Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 
6.5 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 
7 Charging Analysis for Lithium-Ion Battery Packs . . . . . . . . . . . . . . . . 101 
7.1 Cell Equalization Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 
7.2 Multi-module Battery Pack Charger . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 
7.2.1 Model and Control of Battery Pack Charger . . . . . . . . . . 103 
7.2.2 Performance Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 
7.3 Battery Pack Charging System Combining Traditional 
Charger and Equalizers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 
7.3.1 Classification of Equalization Systems . . . . . . . . . . . . . . . 107 
7.3.2 Bidirectional Modified C？k Converter-Based 
Equalizer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 
7.3.3 Modified Isolated Bidirectional Buck-Boost 
Converter-Based Equalizer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 
8 User-Involved Charging Control for Battery Packs: 
Centralized Structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 
8.1 Battery Pack Model and Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 
8.1.1 Battery Pack Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 
8.1.2 Charging Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 
8.2 User-Involved Charging Control Design for Battery Packs . . . . . . 123 
8.2.1 Charging Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 
8.2.2 Optimal Battery Pack Charging Control Design . . . . . . . 126 
8.3 Simulation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 
8.3.1 Charging Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 
8.3.2 High Current Charging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 
8.3.3 Effect Analysis of Weight Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 
8.4 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 
9 User-Involved Charging Control for Battery Packs: 
Leader-Followers Structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 
9.1 Charging Model and Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 
9.1.1 Battery Pack Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
9.1.2 Safety-Related Charging Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . 141 
9.2 User-Involved Optimal Charging Control Design . . . . . . . . . . . . . 141 
9.2.1 User-Involved Charging Task Formulation . . . . . . . . . . . . 141 
9.2.2 Optimal Average Charging Trajectory Generation . . . . . 143 
9.2.3 Distributed SOC Tracking-Based Charging 
Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 
9.2.4 Different Sampling Period Setting for Two 
Control Layers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 
9.3 Simulation Results and Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 
9.3.1 Charging Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 
9.3.2 Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 
10 Fast Battery Charging Control for Battery Packs . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 
10.1 Charging Model for the Battery Pack . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 
10.1.1 Charging Current Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 
10.1.2 Battery Pack Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 
10.2 Control Objectives and Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 
10.2.1 Charging Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 
10.2.2 Charging Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 
10.3 Fast Charging Control Strategy Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 
10.3.1 Charging Control Algorithm Formulation . . . . . . . . . . . . 160 
10.3.2 Two-Layer Optimization Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 
10.4 Simulation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 
10.5 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169 
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 
11 The Future of Lithium-Ion Battery Charging Technologies . . . . . . . . 175 
11.1 Multi-objective Optimization-Based Charging 
Technologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 
11.2 High Efficient Battery Pack Charging Technologies . . . . . . . . . . . 176 
11.3 Wireless Charging Technologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176

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